构造煤发育区煤与瓦斯突出防控技术

【编者按】我国是世界上煤与瓦斯突出最为严重的国家,长期的生产实践表明,地质构造区特别是构造煤发育区是瓦斯突出频发区,瓦斯(煤层气)预抽是防治煤与瓦斯突出的治本之策。我国煤田地质构造异常复杂,构造煤发育,构造应力、挤压剪切、拉张裂陷、断裂、褶曲及复杂水文地质条件等造成构造煤区“三低一高”特征,控制着煤层瓦斯(煤层气)的生成、赋存、运移和煤与瓦斯突出危险区的分布,严重制约着瓦斯预抽和煤层气勘探开发技术的实施与推广效果。随着我国煤炭开发重心向深部矿区、西部复杂地质条件矿区和集约化大型矿井的转移,如何突破构造煤发育区的瓦斯(煤层气)高效抽采的技术瓶颈,已成为我国煤矿特别是深部、复杂地质条件矿区瓦斯灾害防控亟待解决的关键共性技术难题。为此,《煤炭科学技术》于2019年第7期策划组织了“构造煤发育区煤与瓦斯突出防控技术”专题,刊登了构造煤发育区瓦斯高效抽采、煤与瓦斯突出防控技术等领域的最新研究成果论文,促进这方面的学术交流,以飨读者。非常感谢各位作者为专题撰稿,特别感谢王兆丰教授、孟召平教授、陈向军副教授、孙海涛研究员等给予的大力支持和帮助!

复合煤层物性差异性试验研究

王兆丰1,2,岳基伟1,俞宏庆3,李学臣3

(1.河南理工大学 安全科学与工程学院,河南 焦作 454010; 2.煤矿灾害预防与抢险救灾教育部工程研究中心,河南 焦作 454010;3.焦作煤业(集团)有限责任公司,河南 焦作 454000)

摘 要:煤层的物性特征与煤与瓦斯突出、煤层瓦斯含量密切相关,为降低复合煤层的煤与瓦斯突出的危险性、煤层瓦斯含量,分别采用低温液氮吸附试验、压汞试验、甲烷等温吸附/扩散试验对焦作矿区复合煤层中的软硬煤物性差异性进行研究。结果表明:软煤的BJH孔容及BET比表面积均大于硬煤;构造作用可使一部分可见孔或裂隙转化为中大孔,硬煤的孔隙联通性比软煤的孔隙联通性好。软煤中一端开放的细颈瓶型孔占的比例较大,造成软煤的退汞效率低,这是软煤易发生煤与瓦斯突出的重要原因之一;软煤的吸附常数a值稍大于硬煤,而比表面积却有显著差异,孔隙中吸附瓦斯不仅与比表面积有关,还与孔径大小、吸附层数及兰纳-琼斯势能有关;软煤的扩散系数大于硬煤,其衰减得比硬煤快,扩散系数与时间呈现出时变特性;在软硬分层进行现场取心实测煤层瓦斯含量时,应以软分层漏失量最小为基准采取抑制瓦斯漏失的措施,以实现煤层瓦斯含量的准确测定;在软分层进行瓦斯抽采时应适当加长抽采时间、减小钻孔间距,达到软分层消突效果。软硬分层的瓦斯含量与软硬煤的水分、孔隙率相关,孔隙率越大游离瓦斯含量越大,平衡水分抑制煤体瓦斯吸附,平衡水分越大其吸附量越小。如果软分层的瓦斯含量大于硬分层的瓦斯含量,在进行瓦斯抽采效果检验时,软分层是首选检验对象;如果软分层的瓦斯含量不大于硬分层的瓦斯含量,在进行瓦斯抽采效果检验时,软分层和硬分层应同时作为检验对象。

关键词:复合煤层;物性;差异性;孔隙结构;瓦斯含量

0 引 言

复合煤层是指既有软分层又有硬分层的煤层,它是在经历复杂地质构造运动后形成的一种特殊煤层。复合煤层物性参数与煤层瓦斯含量、抽采效果、煤与瓦斯突出的发生紧密相关。因此,复合煤层物性参数差异研究对煤与瓦斯突出防治及煤层瓦斯抽采具有重要的意义。

煤体的物性参数包括孔隙结构、吸附能力、孔隙率等。刘彦伟[1]采用压汞试验对软、硬煤的孔径及孔容进行了研究,发现软煤的总孔容及中孔孔容均大于硬煤,且随着变质程度的提高,差距逐渐变大;琚宜文等[2-4]研究发现构造煤的比表面积大于原生结构煤的比表面积,构造煤的过渡孔孔容占比较小,微孔及其以下的孔容占比增加;宋晓夏等[5]采用低温液氮吸附及小角衍射试验对不同破坏类型煤的孔容、比表面积及孔径分布进行研究,结果表明:随着破坏类型的增加,微孔的比例逐渐增加,微孔表面积增加。薛光武等[6]通过低温液氮吸附和压汞试验研究发现,对于同一煤阶软煤的中孔比例较硬煤的大。王向浩[7]研究发现构造煤孔容、比表面积与原生结构煤相差几十倍,构造煤的朗格缪尔体积大于原生结构煤。张子敏[8]研究表明原生结构煤的吸附常数小于构造煤的吸附常数。文献[9-10]分别对软煤、硬煤及软硬煤混合煤样进行等温吸附试验,发现全软煤与全硬煤吸附常数a值差别不大,且a值随软/硬煤质量比增大先增大后减小。上述研究大多都集中于构造煤和非构造煤或软硬煤孔隙结构的方面,而对于复合煤层中煤体物性差异鲜有报道。

基于此,笔者采用低温液氮吸附试验、压汞试验、甲烷等温吸附/扩散试验对焦作矿区同一煤层对软硬煤的物性参数(比表面积、孔容、孔隙结构、吸附能力、扩散率及瓦斯含量)展开系统研究,以期为复合煤层瓦斯防治提供指导。

1 试验方案

1.1 煤样的制备及基础参数测试

试验煤样取自河南焦作矿区九里山煤矿14141工作面及古汉山16021工作面,14141工作面及16021工作面属于二1煤层,二1煤层是典型的复合煤层,其煤质为无烟煤,二1煤层厚度在5 m左右,其中软分层厚度在0.5 m左右;在上述复合煤层工作面的软分层和硬分层中分别采集对应的软硬煤,将试验煤样密封后送试验室,编号分别为:J-R(九里山软煤)、J-Y(九里山硬煤)、G-R(古汉山软煤)、G-Y(古汉山硬煤)。

首先将试验煤样粉碎,筛选出粒径为0.18~0.25 mm、1~3 mm及3~6 mm的煤样,其中1~3 mm煤样用于测试孔隙率及坚固性系数;0.18~0.25 mm煤样用于测试吸附性能、低温液氮吸附及工业分析;3~6 mm煤样用于压汞试验分析。将筛选出的煤样放入干燥箱中,在105 ℃条件下进行干燥,每间隔0.5 h对煤样进行称重,直至煤样的质量不变,视为干燥煤样,然后放入干燥器中冷却备用。

煤样工业分析、真相对密度、视相对密度和坚固性系数测定方法分别按照GB/T212—2008《煤的工业分析方法》、GB/T217—2008《煤的真相对密度测定方法》、GB/T6949—1998《煤的视相对密度测定方法》和GB/T23561.12—2010《煤和岩石物理学性质测定方法第12部分:煤的坚固性系数测定方法》进行测试,测试结果见表1。

表1 试验煤样基础参数

Table 1 Basic parameters of experimental coal sample

试验煤样Mad/%Aad/%Vdaf/%TRD/(g·cm-3)ARD/(g·cm-3)φ/%fJ-R4.1925.879.911.721.644.650.25J-Y2.9612.5610.761.611.516.211.57G-R3.0026.8810.231.711.578.190.34G-Y2.0314.868.371.571.485.731.02

注:TRD为真密度;ARD为视密度; φ为孔隙率;f为坚固性系数。

1.2 低温液氮吸附试验方案

采用ASAP2020比表面积分析仪测试软硬煤低温液氮吸附-脱附等温线。测试步骤如下:①称取一定质量粒径为0.18~0.25 mm干燥后的煤样,并将其装入ASAP2020比表面积分析仪的样品管中;②打开抽真空系统及加热系统,在高温条件下对试验煤样进行真空脱气;③将样品管套上保温套,安装到分析站上,向杜瓦瓶加入一定量的液氮,使试验煤样处于恒温状态,测定试验煤样液氮吸附-脱附等温线。采用BET多分子层吸附模型计算软硬煤的比表面积,如式(1)和式(2)所示[11-12]

(1)

(2)

式中:Vm为单分子层的吸附量,mL/g;C为常数;p为氮气分压,Pa;p0为液氮的饱和蒸气压,Pa;p/p0为相对压力;V为液氮的吸附量,mL/g;Sg为比表面积,m2/g;Na为阿伏伽德罗常数,6.02×1023mol-1Am 为氮分子的表面积,m2m为煤样的质量,g。

1.3 压汞试验方案

采用AUTO PORE 9505压汞仪,基于汞对煤基质的非湿润性性质,测试软硬煤的进退汞曲线。测试方法为:称取一定质量粒径为1~3 mm干燥后的煤样,并将其装入压汞仪中先后进行低压站测试与高压站测试,获得软硬煤的进退汞曲线。孔径与压力满足Washburn方程[13],如式(3)所示,基于Washburn方程可计算得到每个压力点所对应的孔径。

(3)

式中:θ为接触角,(°);d为孔径,mm;Pm为进汞压力,Pa;σ为表面张力,N/m。

1.4 软硬煤的甲烷等温吸附/扩散试验方案

采用H-Sorb 2600T高低温高低压吸附/解吸扩散仪对软硬煤的吸附扩散特性进行测试,该装置具有恒温系统、抽真空系统、死体积标定系统、充气吸附系统及解吸系统构成,测试步骤如下。

1)将试验装置的温度控制系统设置为30 ℃,充分模拟取样点的温度。

2)将一定质量干燥后的煤样(0.18~0.25 mm)装入试验系统,采用氦气对试验系统进行检漏,确保试验系统不漏气。

3)采用纯度为99.99%的氦气标定试验系统的游离体积。

4)对试验系统进行抽真空,当真空度小于20 Pa时,视为抽真空完成。

5)采用纯度为99.99%的高压甲烷对试验系统进行充气,使煤样吸附甲烷,若未达到预设的吸附平衡压力,则继续充气,直至煤样达到预设的吸附平衡压力。

6)根据吸附平衡压力和吸附量作图即可得到吸附等温线,按照式(4)求解软硬煤的吸附常数:

(4)

式中:Q为煤的瓦斯吸附量,mL/g;p1为吸附平衡压力,MPa;ab为吸附常数,mL/g,MPa-1

7)重复上述步骤1)—5),然后进行软硬煤的常压等温扩散,即可得到软硬煤随时间变化的瓦斯扩散量。

2 试验结果及分析

2.1 复合煤层孔隙特征的差异性

按照上述低温液氮吸附试验步骤进行复合煤层软硬煤低温液氮吸附试验,试验结果如图1所示。

由图1可知,低温液氮吸附首先发生毛细单分子层吸附,随后发生多分子层吸附,最后发生毛细凝聚效应。根据IUPAC对物理吸附等温线的分类,软硬煤的吸附曲线均属于Ⅱ类,软煤和硬煤均有吸附回线,且吸附回线在低压时未闭合,原因如下:①煤基质不是一种刚性结构,煤基质会因吸附或毛细凝聚发生变形;②由于煤表面的非均质性导致氮在煤中的亲和力不同,部分被吸附的氮分子不能释放;③孔壁吸附势阱对氮分子有一定的吸附作用;④开放型孔的存在。

笔者按照B.B.霍多特(Hodot BB)的孔隙结构分类方法进行孔隙结构分类,将孔隙分为微孔(<10 nm)、小孔(过渡孔)(10~100 nm)、中孔(100~1 000 nm)、大孔(1 000~100 000 nm)及可见孔及裂隙(>100 000 nm)[12]

九里山、古汉山软煤脱附曲线在相对压力0.5左右时,出现突降型拐点,表明有墨水瓶孔存在,软煤的吸附量大于硬煤的吸附量。软硬煤BET比表面积及BJH孔容,见表2。

图1 软硬煤低温液氮吸附试验曲线

Fig.1 Liquid nitrogen adsorption-desorption isotherms of soft coal and hard coal

由表2可知,软煤的BJH孔容及BET比表面积均大于硬煤,软煤微小孔的比表面积均大于硬煤微小孔的比表面积,微孔比表面积占比最大,微小孔是瓦斯发生吸附的场所,说明软煤具有较强的吸附能力。

表2 软硬煤的BJH孔容及比表面积

Table 2 BJH pore volume and specific surface area of soft and hard coal

煤样BJH孔容/(m3·g-1)BET比表面积/(m2·g-1)各阶段比表面积占比/%微孔小孔中孔各阶段比表面积占比/%微孔小孔中孔J-R0.0123.27218.7346.8534.4274.2122.743.05J-Y0.0061.23716.6733.3350.0074.1320.455.42G-R0.0112.77318.1845.4536.3670.3626.073.57G-Y0.0100.5330.999.9089.1134.1532.0833.77

按照上述压汞试验步骤进行复合煤层软硬煤的压汞试验,试验结果如图2所示。

由图2可知,九里山软煤进汞量大于硬煤,古汉山软、硬煤进汞量基本相等。软硬煤的进汞过程均包括3个阶段:线性增加阶段、缓慢增加、急剧增加,当煤基质中的有效孔隙被汞完全侵入后,开始退汞。软硬煤均存在滞后环,原因是软硬煤中存在细颈瓶形孔,压力降低时,所对应的孔径大于进汞时相同压力下的孔径,孔隙中会残留部分汞,造成进退汞曲线不能完全重合形成滞后环,硬煤的滞后环小于软煤的滞后环,说明软煤中的细颈瓶形孔的数量大于硬煤。退汞效率可表示软硬煤的连通性,退汞效率越高,连通性越好;反之,连通性越差。退汞效率η计算公式,如式(5)所示。

(5)

式中:Smax为最大进汞量,mL/g;SR为残余汞量,mL/g。

九里山软硬煤退汞效率分别是24.78%、37.59%,古汉山软硬煤退汞效率分别是24.87%、42.33%,硬煤的退汞效率均大于软煤。说明硬煤孔隙联通性比软煤孔隙联通性好,说明硬煤中两端开放的细颈瓶型孔数量大,软煤中一端开放的细颈瓶型孔数量大于硬煤中细颈瓶型孔数量,造成软煤退汞效率低,这正是软煤易发生煤与瓦斯突出的重要原因之一。压汞法可以较好地表征煤中中孔和大孔,即瓦斯的渗流孔,硬煤渗流孔孔隙结构优于软煤。孔容分布曲线有累积孔容分布曲线和阶段孔容分布曲线[14],软硬煤的累积孔容分布曲线和阶段孔容分布曲线如图3所示,软硬煤的累积孔容和阶段孔容见表3。

图2 软硬煤的进退汞曲线

Fig.2 The MIP curves for soft coal and hard coal

由图3和表3可知,九里山软煤的孔容大于硬煤,而古汉山软煤孔容小于硬煤孔容,而软煤微小孔的孔容小于硬煤,软煤中大孔的孔容大于硬煤,软煤的可见孔及裂隙孔容小于硬煤,说明构造作用造成一部分可见孔或裂隙转化为中大孔。软硬煤在各阶段孔均存在孔容,说明各类孔对孔容均有贡献,九里山软煤在1 000 nm和100 000 nm左右存在峰值,大孔占34.55%,可见孔及裂隙占25.44%,硬煤在10 nm和100 000 nm处存在峰值,但低于软煤,可见孔和裂隙占比达42.50%,微孔和小孔各占比20%;古汉山软煤和硬煤在200 000 nm左右存在峰值,说明可见孔和裂隙孔体积较大,软煤可见孔和裂隙占比36.84%,大孔占比23.68%,硬煤可见孔和裂隙孔体积占比43.90%。

2.2 复合煤层吸附/扩散特征的差异性

按照上述甲烷等温吸附试验步骤进行复合煤层软硬煤甲烷等温吸附试验,试验结果如图4所示。

按照式(4)求解软硬煤的吸附常数,九里山软煤吸附常数a值是40.30 mL/g,b值是1.26 MPa-1,硬煤吸附常数a值是38.76 mL/g,b值是1.43 MPa-1;古汉山软煤吸附常数a值是40.69 mL/g,b值是1.51 MPa-1,硬煤吸附常数a值是39.34 mL/g,b值是1.09 MPa-1,软煤的吸附常数a值大于硬煤的吸附常数a值。假设分子在孔隙中的吸附是单分子层吸附,软硬煤的饱和吸附量可计算出其比表面积,计算公式如式(6)所示:

(6)

式中:Sl为Langmuir 比表面积,m2/g;d1为甲烷分子直径,nm。

图3 软硬煤的累积孔容和阶段孔容分布曲线

Fig.3 Distribution curves of cumulative and incremental pore volume distribution of soft coal and hard coal

按式(6)计算,九里山软硬煤比表面积分别是192.97、185.59 m2/g;古汉山软硬煤比表面积分别是194.84、188.37 m2/g;而由低温液氮吸附试验得到的九里山软硬煤BET比表面积分别是3.272、1.237 m2/g;古汉山软硬煤BET比表面积分别是2.773、0.533 m2/g;比较可知,煤的比表面积并不是决定瓦斯吸附量的唯一因素,甲烷在孔隙中吸附是多分子层吸附,吸附层数不仅与孔径大小有关,也与兰纳-琼斯势能有关。

采用H-Sorb 2600T高低温高低压吸附/解吸扩散仪测试软硬煤在吸附平衡压力1.5 MPa下的瓦斯扩散特性,如图5所示。

表3 软硬煤的累积孔容和阶段孔容

Table 3 Cumulative and incremental pore volume distribution of soft coal and hard coal

煤样总孔体积/(m3·g-1)各孔径阶段孔体积分布/(m3·g-1)微孔小孔中孔大孔可见孔及裂隙各孔径阶段孔体积占比/%微孔小孔中孔大孔可见孔及裂隙J-R0.0550.0060.0080.0080.0190.01410.9114.5514.5534.5525.44J-Y0.0400.0080.0080.0020.0050.01720.0020.005.0012.5042.50G-R0.0380.0050.0060.0040.0090.01413.1615.7910.5323.6836.84G-Y0.0410.0080.0080.0020.0050.01819.5119.514.8812.2043.90

图4 软硬煤的等温吸附曲线

Fig.4 Adsorption isotherms of soft coal and hard coal

图5 软硬煤的瓦斯扩散量

Fig.5 Gas diffusion amount of soft and hard coal

由图6可知,软硬煤的扩散量随着时间的增加而增加,增加的幅度逐渐减小,软煤的扩散量大于硬煤的扩散量。九里山软煤前180 s扩散量占25.97%,硬煤占16.53%,古汉山软煤前180 s扩散量19.74%,硬煤占7.87%,在前180 s软煤的扩散量占比较硬煤大,在软硬煤层进行现场须取心实测煤层瓦斯含量时,取心时会造成瓦斯漏失,从图5可知,软煤瓦斯放散快,其漏失量也大,易造成软煤层瓦斯含量测定较为不准确,因此采取措施抑制瓦斯漏失时,应以软煤漏失瓦斯量最小为基准,从而达到煤层瓦斯含量的准确测定。

对于瓦斯扩散系数计算,做以下假设:①煤屑是由很多球形颗粒组成;②煤屑各向同性;③瓦斯解吸过程中遵循连续性及质量守恒定律。瓦斯扩散遵循菲克第二扩散定律,如式(7)所示。

(7)

式中:r为极坐标半径,m;c为瓦斯浓度,g/cm3D为扩散系数,cm2/s;t为解吸时间,s。

颗粒煤的瓦斯扩散规律的表达式为[15]

(7)

式中:Qtt时刻的瓦斯解吸量,mL/g;Q为极限解吸量,mL/g;r0为颗粒煤半径,mm;βn为参数。

Q

(9)

式中:p0为标准大气压,0.101 325 MPa。

对式(8)中n取1,对式(7)两边同时求对数,得到式(10):

(10)

则式(10)可化为:

(11)

软硬煤不同时间段内的扩散系数,如图6所示。

图6 不同时间段内软硬煤瓦斯扩散系数

Fig.6 Gas diffusion coefficient of soft and hard coal in different time periods

由图6可知,无论对于九里山煤还是古汉山煤,在同一时段内,软煤的扩散系数均大于硬煤的扩散系数。软硬煤的扩散系数均随时间的增加而减小,扩散前期软硬煤扩散系数变化梯度较大,软煤的扩散系数较硬煤衰减得快,随着时间的增加,扩散系数降幅逐渐减小,由此可知,软硬煤的扩散系数与时间呈现出时变特性。

2.3 复合煤层瓦斯含量的差异性

煤层瓦斯含量指单位质量或体积的煤中所含的瓦斯量,煤层瓦斯含量是预测煤与瓦斯突出危险性的重要参数之一,煤的瓦斯含量等于吸附瓦斯量与游离瓦斯量之和[16],如式(12)所示,煤的瓦斯吸附量如式(13)所示,游离量如式(14)所示。

W=Wx+Wy

(12)

(13)

(14)

式中:W为煤层瓦斯含量,mL/g;Wx为煤层瓦斯的吸附量,mL/g;Wy为煤层瓦斯的游离量,mL/g;γ为煤的视密度,g/cm;ρs为煤的视密度,g/cm;ρ0为标准大气压下的瓦斯密度,0.717 g/cm3

图7 不同瓦斯压力下软硬煤瓦斯含量

Fig.7 Gas content of soft and hard coal under different gas pressures

根据软硬煤吸附常数、表1数据以及式(12)—式(14)可计算出软硬煤的吸附量、游离量及瓦斯含量,如图7所示。由图7可知,在同一瓦斯压力条件下,在考虑水分、灰分等因素情况下,九里山软煤瓦斯含量均小于硬煤,古汉山软煤的瓦斯含量与硬煤瓦斯含量相当。

分析其原因是九里山软煤孔隙率小于硬煤的孔隙率,孔隙率小造成煤体内保存的游离瓦斯量小,因此软煤层中储存的游离瓦斯量小,煤体是由动植物遗体转变而成,在成煤过程中软硬煤存在水分差异,而一些学者发现平衡水分抑制瓦斯的吸附[17-20],九里山软煤的水分约是硬煤的1.42倍,因此造成九里山软煤的吸附量小;而上述研究发现,软煤的吸附能力大于硬煤均是在煤样干燥的条件下完成的,排除了水分因素的影响。古汉山软煤的孔隙率大于硬煤的孔隙率,说明其软煤中存在的游离瓦斯量大,然而其软煤的水分约是硬煤的1.48倍,造成了古汉山软煤瓦斯吸附量小,因此古汉山软煤瓦斯含量与硬煤相当。在复合煤层进行瓦斯抽采时,如果软分层的瓦斯含量大于硬分层的瓦斯含量,软分层瓦斯流量衰减快,软分层的孔隙连通性差,在进行瓦斯抽采效果检验时,软分层是首选对象;如果软分层的瓦斯含量不大于硬分层的瓦斯含量,基于软分层瓦斯流量衰减得快、软分层的孔隙连通性差的特点,在进行瓦斯抽采效果检验时,软分层和硬分层应同时作为检验对象。

3 结 论

1)软煤的BJH孔容及BET比表面积均大于硬煤的BJH孔容及BET比表面积,且软煤微小孔的比表面积大于硬煤微小孔的比表面积;构造作用可使一部分可见孔或裂隙转化为中大孔,硬煤渗流孔孔隙结构优于软煤,硬煤的孔隙联通性比软煤的孔隙联通性好,软煤中一端开放的细颈瓶型孔占的比例较大,造成软煤的退汞效率低,这是软煤易发生煤与瓦斯突出的重要原因之一。

2)软硬煤的吸附常数a值差别不大,而比表面积却有显著差异,原因在于孔隙中吸附瓦斯不仅与比表面积有关,还与孔径大小有关、吸附层数、兰纳-琼斯势能有关;软煤的扩散系数大于硬煤的扩散系数,软煤的扩散系数较硬煤衰减得较快,软硬煤的扩散系数与时间呈现出时变特性。在软硬分层进行现场须取心实测煤层瓦斯含量时,应以软分层漏失量最小为基准采取抑制瓦斯漏失的措施,以实现煤层瓦斯含量的准确测定;在软分层进行瓦斯抽采时应适当加长抽采时间、减小钻孔间距,达到软分层消突效果。

3)软分层及硬分层的煤层瓦斯含量与软硬煤的水分、孔隙率相关,孔隙率越大游离瓦斯含量越大,平衡水分抑制煤体瓦斯吸附,平衡水分越大瓦斯吸附量越小。如果软分层的瓦斯含量大于硬分层的瓦斯含量,在进行瓦斯抽采效果检验时,软分层是首选对象;如果软分层的瓦斯含量小于等于硬分层的瓦斯含量,在进行瓦斯抽采效果检验时,软分层和硬分层应同时作为检验对象。

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Experimental study on differences of physical properties of composite coal seam

WANG Zhaofeng1,2,YUE Jiwei1,YU Hongqing3,LI Xuechen3

(1.School of Safety Science and Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454010, China;2.Ministry of Education Engineering Center of Mine Disaster Prevention and Rescue, Jiaozuo 454010, China;3.Jiaozuo Coal Industry (Group) Co., Ltd.,Jiaozuo 454000, China)

Abstract:This paper is devoted to quantitatively identify coal structure and study the distribution characteristics of coal structure in Hancheng H3 well group. The drilling coring data and the differences of logging response characteristics of coal seams with different coal structure are analyzed. The method of identifying coal structure with dual parameters of coal structure index (N) and ratio of deep lateral resistivity to micro resistivity R(LLD/MSFL) is established. According to the inversion model, and the logging interpretation of coal structure in 29 wells was completed, and the vertical distribution characteristics of coal structure were clarified. Furthermore, the stochastic modeling method is used to realize the three-dimensional visualization of the spatial distribution characteristics of coal structure using the Petrel2015 three-dimensional geological modeling software. The results show that in No.5 coal seam, N<40 and R<81 are Class Ⅰ coal (primary-cataclastic coal), N<42 and 82<R<108 are Class Ⅱ coal (cataclastic-fragmented coal), and 65<N<95 and R<95 are Class Ⅲ coal (fragmented-mylonitic coal). In No.11 coal seam, N<42 and R<70 are Class Ⅰ coal (primary-cataclastic coal), 28<N<47 and 72<R<110 are Class Ⅱ coal (cataclastic-fragmented coal), and 55<N<89 and 49<R<99 are Class Ⅲ coal (fragmented-mylonitic coal). The coal structure of No.5 coal seam in Hancheng H3 well group is mainly composed of Class Ⅲ coal and Class Ⅰ coal, accounting for 43% and 37%, respectively. Class Ⅲ coal mainly distributes in the northeastern side of the study area and Class Ⅰ coal distributes in the west and southeast of the study area.Class Ⅱ coal only accounts for 9.2%, and there is also a small amount of parting (10.9%), and the thickness is thin. The coal structure of No.11 coal seam is mainly Class I coal, accounting for 62% and the thickness is thicker.Class II coal and Class III coal are less, accounting for 20.6% and 12.1% respectively.Class Ⅱ coal is mainly distributed in the eastern part of the study area and Class Ⅲ coal is mainly distributed in the central part of the study area. The thickness of Class Ⅱ coal and Class Ⅲ coal is thinner and the parting is relatively less (5.5%). In general, the No.5 coal seam of Hancheng H3 well group is more affected by structure than No.11 coal seam. The coal is severely broken, and the structure coal is developed, which is unfavorable for coalbed methane exploitation.

Key words:H3 well group; logging inversion; coal structure; geological modeling

中图分类号:TD713

文献标志码:A

文章编号:0253-2336(2019)07-0031-08

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收稿日期:2019-03-18

责任编辑:王晓珍

基金项目:国家自然科学基金资助项目(51274090);河南省高校科技创新团队支持计划资助项目(17IRTSTHN030)

作者简介:王兆丰(1963—),男,湖南湘潭人,研究员,博士生导师,博士。E-mail: wzf3988@163.com